Jeden. Meta pokazuje, że model pomaga rozwiązywać otwarte problemy matematyczne, ale pod nadzorem człowieka
Najmocniejszy nowy fakt ostatniej doby jest naukowy i pochodzi od Meta. Drugiego października zespół badawczy spółki udostępnił sześć prac matematycznych, które powstały we współpracy z modelem Muse Spark, i twierdzi, że pięć z nich odpowiada na pytania, które do tej pory pozostawały otwarte. Prace dotyczą prawdopodobieństwa, równań różniczkowych cząstkowych, teorii grup, optymalizacji, fizyki arytmetycznej i algebry nieasocjacyjnej, a co najważniejsze, cała współpraca odbywała się przez zwykły interfejs czatu Meta.ai w trybie rozumowania, bez dedykowanego systemu badawczego i bez podłączonego dowodzika czy wyszukiwarki prac. Najkonkretniejszy przykład dotyczy teorii grup: model wygenerował program w systemie GAP, który znalazł kontrprzykład o trzystu osiemdziesięciu czterech elementach obalający postawioną w 2024 roku hipotezę Kidy, a następnie matematycy zweryfikowali ten wynik i dokończyli dowód. Informację podało samo Meta AI Research, a opisały między innymi serwis Superpower Daily i „The Verge", drugiego października.
Źródło: the-verge
Krytyczna analiza wiarygodności nakazuje tu zachować dużą ostrożność i rozdzielić dwie warstwy. Sam fakt opublikowania sześciu prac z jawnym oznaczeniem, które fragmenty napisał człowiek, a które model, jest wart odnotowania, bo to rzadka transparentność. Natomiast sposób prezentacji wyników ma wbudowaną stronniczość selekcji: ogłoszono sześć udanych współprac, ale nie podano, ile problemów porzucono, ile podejść zawiodło ani ile godzin pracy ludzi pochłonęła całość. Co więcej, sam producent przyznaje, że trzy z tych wyników zostały niezależnie udowodnione przez inne zespoły w tym samym czasie i innymi metodami, co znaczy, że część pytań była już bliska rozstrzygnięcia. Trzeba też jasno powiedzieć, gdzie przebiega granica odpowiedzialności: to matematycy wybierali problemy, prowadzili eksplorację i weryfikowali każdy krok, więc nie mamy tu do czynienia z autonomicznym odkryciem, lecz z pomocą badawczą pod nadzorem ekspertów. Sens jest jednak realny i spójny z obrazem, który seria opisuje od tygodni: model przestaje być wyłącznie generatorem odpowiedzi, a staje się narzędziem pośredniej pracy naukowej, które generuje kandydatów na dowody, kod wyszukujący i szkice rozdziałów do sprawdzenia przez człowieka.
Tego samego dnia Meta dołożyła drugi, lżejszy element tego samego kierunku. Spółka otworzyła kod projektu Muse Gadgets: firmware dla układów ESP32 i zestaw narzędzi dla Linuksa na licencji Apache 2.0, pozwalające zbudować własne urządzenie połączone z agentem Muse, a także rozdysponowała pięć tysięcy egzemplarzy własnego gadżetu Muse Home Link na zasadzie zapisów, o czym napisali TechCrunch i „The Verge". To epizod produktowy, ale pokazuje strategię: Meta chce, by jej agent był obecny nie tylko w aplikacji, ale w dowolnym sprzęcie, co jest próbą zbudowania dystrybucji niezależnej od telefonu.
Źródło: techcrunch, the-verge